[IT4868] Khai phá Web
1
2
Gi ng viên
ả
Thông tin môn h cọ
Nguy n Kiêm Hi u
ễ
ế
Webpage: [personal_page]/courses/IT4868
BM HTTT – Vi n CNTT & TT – ĐHBKHN
ệ
FB: IT4868-HUST-WebMining
ệ Phòng làm vi c: P1002 B1
Kh i l
ố ượ
ng: 60 ti
ế
t LT + BT
Đánh giá:
Email: hieunk@soict.hust.edu.vn
Quá trình: assignments, BTL
Personal page: http://is.hust.edu.vn/~hieunk
Link đăng ký: https://goo.gl/NkGtYR ườ H n đăng ký: 1/10/2018 (3-4 ng
ạ
i/nhóm)
3
4
Cu i kỳ: t ố ự ậ lu n (đ ượ ử ụ c s d ng tài li u gi y) ệ ấ
Tài li uệ
Đ c
ề ươ
ng
[1] Slide bài gi ngả
CH
ƯƠ 1.1 M t s ng d ng
ổ NG 1 T ng quan ộ ố ứ
[2] Bing Liu. Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. 2nd edition. 2011
ụ
1.2 Khái ni mệ
1.3 Các lĩnh v c ch y u ủ ế ự
5
6
1.4 Các kĩ thu tậ
CH
ạ
CH
ể
ƯƠ ộ 2.1 M ng xã h i
ộ NG 2 Phân tích m ng xã h i ạ
ƯƠ 3.1 Khai phá quan đi m là gì?
NG 3 Khai phá quan đi m ể
2.2 Thu t toán PageRank ậ ệ 3.2 Nh n di n c m xúc ậ ả
2.3 Thu t toán HIST ậ 3.3 Tóm t ắ t quan đi m ể
2.4 Nh n d ng c ng đ ng ạ ộ ồ ậ 3.4 Tìm ki m quan đi m ế ể
7
8
3.5 L c quan đi m ọ ể
CH
ườ
i dùng
CH
ệ ợ
ƯƠ ử 4.1 Ti n x lý d li u
NG 4 Khai phá hành vi ng ề
ữ ệ
ƯƠ NG 5 H g i ý ổ 5.1 T ng quan
4.2 Mô hình hóa hành vi ấ 5.2 K-láng gi ng g n nh t ề ầ
4.3 Khai phá truy v nấ 5.3 Phân rã ma tr nậ
9
10
4.4 Qu ng cáo tr c tuy n ự ế ả ủ ề 5.4 Các ch đ nâng cao
